論文の概要: Fusing Conditional Submodular GAN and Programmatic Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10366v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 07:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:06:15.158297
• Title: Fusing Conditional Submodular GAN and Programmatic Weak Supervision
• Title（参考訳）: Fusing Conditional Submodular GAN and Programmatic Weak Supervision
• Authors: Kumar Shubham, Pranav Sastry, Prathosh AP
• Abstract要約: PWS(Programmatic Weak Supervision)と生成モデルは、データ収集や手動のアノテーションプロセスに頼ることなく、既存のデータセットの有用性を最大化する重要なツールとして機能する。 PWSは、データの基礎となるクラスラベルを推定するために様々な弱い監視技術を使用し、生成モデルは、主に与えられたデータセットの基盤分布からのサンプリングに集中する。 最近、WSGANは2つのモデルを融合させるメカニズムを提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.300742881753571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Programmatic Weak Supervision (PWS) and generative models serve as crucial tools that enable researchers to maximize the utility of existing datasets without resorting to laborious data gathering and manual annotation processes. PWS uses various weak supervision techniques to estimate the underlying class labels of data, while generative models primarily concentrate on sampling from the underlying distribution of the given dataset. Although these methods have the potential to complement each other, they have mostly been studied independently. Recently, WSGAN proposed a mechanism to fuse these two models. Their approach utilizes the discrete latent factors of InfoGAN to train the label model and leverages the class-dependent information of the label model to generate images of specific classes. However, the disentangled latent factors learned by InfoGAN might not necessarily be class-specific and could potentially affect the label model's accuracy. Moreover, prediction made by the label model is often noisy in nature and can have a detrimental impact on the quality of images generated by GAN. In our work, we address these challenges by (i) implementing a noise-aware classifier using the pseudo labels generated by the label model (ii) utilizing the noise-aware classifier's prediction to train the label model and generate class-conditional images. Additionally, we also investigate the effect of training the classifier with a subset of the dataset within a defined uncertainty budget on pseudo labels. We accomplish this by formalizing the subset selection problem as a submodular maximization objective with a knapsack constraint on the entropy of pseudo labels. We conduct experiments on multiple datasets and demonstrate the efficacy of our methods on several tasks vis-a-vis the current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: PWS(Programmatic Weak Supervision)と生成モデルは、研究者が退屈なデータ収集や手作業によるアノテーションプロセスに頼ることなく、既存のデータセットの有用性を最大化するための重要なツールである。 PWSは、データの基礎となるクラスラベルを推定するために様々な弱い監視技術を使用し、生成モデルは、主に与えられたデータセットの基盤分布からのサンプリングに集中する。 これらの手法は互いに補完する可能性があるが、主に独立して研究されている。 最近、wsganはこれら2つのモデルを融合するメカニズムを提案した。 それらのアプローチはInfoGANの離散潜在因子を利用してラベルモデルをトレーニングし、ラベルモデルのクラス依存情報を利用して特定のクラスの画像を生成する。 しかし、InfoGANが学習したゆがんだ潜伏因子は必ずしもクラス固有のものではなく、ラベルモデルの精度に影響を与える可能性がある。 さらに、ラベルモデルによる予測は自然界においてうるさく、GANが生成した画像の品質に有害な影響を与えることがある。 私たちの仕事では、これらの課題に 一 ラベルモデルにより生成された擬似ラベルを用いた雑音認識分類器の実装 (ii)ノイズ認識分類器の予測を利用してラベルモデルを訓練し、クラス条件画像を生成する。 さらに,決定された不確実性予算内でデータセットのサブセットを用いた分類器の訓練が擬似ラベルに与える影響についても検討する。 我々は、部分集合選択問題を擬似ラベルのエントロピーに対するナップサック制約付き部分モジュラー最大化目的として定式化することでこれを達成する。 我々は,複数のデータセット上で実験を行い,現在最先端の手法を問うタスクにおいて,提案手法の有効性を実証する。

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